Umelá inteligencia mení medicínu: od čítania CT snímok v sekundách až po odhaľovanie rizika rakoviny skôr, než sa objaví. Prednášajúci ukázal, ako „Vlna 2“ AI prináša rýchlosť, rozsah a presnosť, ktoré ľudské tímy samy nedokážu udržať. Zároveň vyzval na etiku, ochranu súkromia a spravodlivosť prístupu.
Od samouka k AI, ktorá píše nálezy
Rečník nie je lekár, no roky študoval onkologickú literatúru a s pomocou výpočtových nástrojov analyzoval stámilióny anonymizovaných snímok s klinickými údajmi. Tvrdí, že vďaka augmentovanej AI dnes dokáže spracovať onkologické zobrazovanie a odporúčania opierať o celý publikovaný korpus. Cieľom je „vidieť“ ako onkológ – v detailoch pixelu aj v širšom obraze pacienta.
Na príklade ukázal, že systém z jediného snímku CT pľúc vygeneruje merania, dojem aj odporúčania – a to vo vyše 150 jazykoch. Výstup býva hotový približne do 90 sekúnd, s novšou generáciou modelu asi do 30 sekúnd. Takáto rýchlosť kontrastuje s praxou, kde pacienti neraz čakajú na popis hodiny.
Rýchlosť, rozsah, presnosť
AI sľubuje skrátiť cestu od snímku k rozhodnutiu. Ako pripomenul Dr. Alexander Pearson (University of Chicago), tradičné farbiace testy tkaniva trvajú dni, kým AI-asistovaná analýza na rovnakom materiáli je takmer okamžitá. Rýchlejšie výsledky môžu urýchliť začiatok liečby, keď na čase záleží najviac.
Problém rozsahu je pritom kritický: objem zobrazovacích dát dávno presiahol kapacity špecialistov a nie je reálne „stíhať“ každých pár sekúnd nové snímky. V otázke presnosti uviedol príklad modelu z Massachusetts General Hospital, ktorý na základe 40-tisíc asymptomatických pacientov dokázal predpovedať riziko rakoviny pľúc roky dopredu, nad rámec bežných odporúčaní. Keďže AI porovnávame s ľuďmi, treba si priznať aj limity človeka: v známej štúdii prehliadla väčšina rádiológov vloženého „gorilu“ v CT pľúc, čo pripomína, že automatizácia už v medicíne mnohé zlepšila (od počítania krviniek po čítanie snímok).
Vlna 2: prelom a zodpovednosť
Prednášajúci rozlíšil „Vlnu 1“ (pojediné, ručne budované algoritmy) a „Vlnu 2“, ktorá sa začala 30. novembra 2022 príchodom veľkých jazykových modelov. Nové verzie priniesli výrazný skok vo výkone, hoci aj nároky na energiu a chladenie dátových centier. S týmto základom sa riešenia rýchlo rozširujú mimo onkológie – do kardiológie (analýza echokardiogramov), neurológie, ortopédie či oftalmológie (screening diabetickej retinopatie), ale aj do astronómie a biológie, kde AI odhaľuje exoplanéty a urýchľuje predikciu štruktúr proteínov. Vzniká nádej aj pre zriedkavé choroby: agregácia globálnych dát vie nájsť vzory, ktoré jednotlivec neuvidí.
S mocou však rastie aj povinnosť chrániť súkromie a predchádzať algoritmickej zaujatosti, aby inovácie neobchádzali zraniteľné skupiny. Technológia nesmie potlačiť ľudskosť – empatiu, dôstojnosť a vzťah lekár–pacient. Európa bola prísnejšia pri ochrane súkromia a hospodárskej súťaži; podobné líderstvo treba aj v zdravotníckej AI. Pripomienka je jednoduchá a stará: predovšetkým neškodiť; budujme dôveru, stanovme jasné štandardy a posúvajme hranice tak, aby zostali ukotvené v tom, čo je správne.
